Support Vector Machines for Identification and Classification Problems in Control Engineering

Vogt Michael

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Support Vector Machines for Identification and Classification Problems in Control Engineering

机译：支持向量机，用于控制工程中的识别和分类问题

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This dissertation explores the use of support vector machines (SVMs) in control engineering; mainly as regression methods for system identification, but also for classification tasks. In general, SVMs serve as data-driven process models and have become an important tool of statistical data analysis and machine learning. Besides the comparison with existing approaches, the thesis is focused on the development of optimization algorithms which are crucial for the success of the method, As a substantial innovation, this is done with active-set strategies and gradient projection. Another novelty is the use of SVMs for the robust estimation of output error models for linear dynamic processes. Finally, the new algorithms are tested and compared on three experimental plants: A dialysis machine, a hydraulic servo axis, and a condensing boiler.

机译：本文探讨了支持向量机在控制工程中的应用。主要用作系统识别的回归方法，也用作分类任务。通常，SVM充当数据驱动的过程模型，并已成为统计数据分析和机器学习的重要工具。除了与现有方法进行比较之外，本文还着重研究了对算法成功至关重要的优化算法。作为一项重大创新，这是通过主动集策略和梯度投影来完成的。另一个新颖之处是将SVM用于线性动态过程的输出误差模型的鲁棒估计。最后，在三个实验工厂对新算法进行了测试和比较：透析机，液压伺服轴和冷凝锅炉。

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来源
《Fortschritt-Berichte VDI, Reihe 8. Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik》 |2008年第1138期|共148页
作者
Vogt Michael;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工程测量;
关键词
Support vector machines; Optimization; Quadratic programming; Active-set methods; Gradient projection; Classification; Regression; System identification; Dynamic processes; Application;

机译：支持向量机;优化;二次编程;主动集方法;梯度投影;分类;回归;系统识别;动态过程;应用;

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